@inproceedings{sileo-etal-2017-changement,
title = "Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervis{\'e} (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)",
author = "Sileo, Damien and
Pradel, Camille and
Muller, Philippe and
Van de Cruys, Tim",
editor = "Eshkol-Taravella, Iris and
Antoine, Jean-Yves",
booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts",
month = "6",
year = "2017",
address = "Orl{\'e}ans, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.13/",
pages = "102--109",
language = "fra",
abstract = "Plusieurs t{\^a}ches en traitement du langage naturel impliquent de modifier des phrases en conservant au mieux leur sens, comme la reformulation, la compression, la simplification, chacune avec leurs propres donn{\'e}es et mod{\`e}les. Nous introduisons ici une m{\'e}thode g{\'e}n{\'e}rale s`adressant {\`a} tous ces probl{\`e}mes, utilisant des donn{\'e}es plus simples {\`a} obtenir : un ensemble de phrases munies d`indicateurs sur leur style, comme des phrases et le type de sentiment qu`elles expriment. Cette m{\'e}thode repose sur un mod{\`e}le d`apprentissage de repr{\'e}sentations non supervis{\'e} (un auto-encodeur variationnel), puis sur le changement des repr{\'e}sentations apprises pour correspondre {\`a} un style donn{\'e}. Le r{\'e}sultat est {\'e}valu{\'e} qualitativement, puis quantitativement sur le jeu de donn{\'e}es de compression de phrases Microsoft, avec des r{\'e}sultats encourageants."
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<title>Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)</title>
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<title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
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%X Plusieurs tâches en traitement du langage naturel impliquent de modifier des phrases en conservant au mieux leur sens, comme la reformulation, la compression, la simplification, chacune avec leurs propres données et modèles. Nous introduisons ici une méthode générale s‘adressant à tous ces problèmes, utilisant des données plus simples à obtenir : un ensemble de phrases munies d‘indicateurs sur leur style, comme des phrases et le type de sentiment qu‘elles expriment. Cette méthode repose sur un modèle d‘apprentissage de représentations non supervisé (un auto-encodeur variationnel), puis sur le changement des représentations apprises pour correspondre à un style donné. Le résultat est évalué qualitativement, puis quantitativement sur le jeu de données de compression de phrases Microsoft, avec des résultats encourageants.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.13/
%P 102-109
Markdown (Informal)
[Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.13/) (Sileo et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)
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